在 Pandas 的数据框中迭代两个连续行的 Pythonic 方法是什么？

Question

我想遍历一个数据帧记录，如下伪代码：

for index, row in records.iterrows():
    process(row[index-1]['Expected Time'], row[index]['Actual Time'])

其中process是一个函数，其逻辑是比较当前记录的“实际时间”和上一行的“预期时间”。

上面的代码不起作用，因为作为元组的行不允许通过带有空格的字符串进行访问。相反，我必须将列/字段的索引用于名称包含空格的那些。 这是一种硬代码，不是很容易维护。

不知道有没有更好的解决方案？

或者，是否可以遍历一对数据帧，如以下伪代码：

current_df = records[1:]
previous_df = records[:-1]

for current_record, previous_record in (current_df, previous_df):
    process(previous_record['Expected Time'], current_record['Actual Time'])

使用相同的数据框，一个删除了第一行，另一个删除了最后一行。它在同一索引处比较当前行和上一行。

如何在 Python 中实现上述目标？

Answer 1

这应该可以解决问题：

records["prev"]=records["Expected Time"].shift(1)
records[["prev", "Actual Time"]].apply(lambda X: process(X["prev"], X["Actual Time"]), axis=1)